Senior Data Scientist

Amaris Consulting; Tocantins; Presencial; BRL 160.000 - 200.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de consultoria em tecnologia está buscando um(a) Senior Data Scientist qualificado(a) para a equipe de analytics avançado. O candidato será responsável por desenvolver sistemas de recomendação e modelos de previsão utilizando machine learning. É necessário ter conhecimento em algoritmos de boosting e experiência com Azure e Databricks. O trabalho envolve colaboração com equipes multifuncionais e a apresentação de descobertas para diferentes públicos. Localização: Minas Gerais, Tocantins.

Qualificações

• Experiência comprovada com sistemas de recomendação e modelos de séries temporais.
• Sólido conhecimento em algoritmos de boosting e árvores de decisão.
• Experiência com serviços em nuvem Azure e Databricks.

Responsabilidades

• Desenvolver e otimizar sistemas de recomendação e modelos de previsão.
• Construir e validar modelos com técnicas tradicionais e de machine learning.
• Colaborar para implantar modelos em ambientes Azure e Databricks.

Conhecimentos

Sistemas de recomendação

Modelos de séries temporais

Algoritmos de boosting

Python

Engenharia de features

Inglês fluente

Formação académica

Graduação ou Mestrado em Matemática, Estatística, Física ou áreas relacionadas

Ferramentas

scikit-learn

pandas

NumPy

Azure

Databricks

Descrição da oferta de emprego

Sobre a Vaga :

Estamos em busca de um(a) Senior Data Scientist altamente qualificado(a) e versátil para integrar nossa equipe de analytics avançado. Nesta função, você será responsável por projetar, desenvolver e implementar sistemas de recomendação, modelos de previsão de séries temporais e soluções de machine learning baseadas em algoritmos de boosting e árvores de decisão. Você trabalhará em estreita colaboração com equipes multifuncionais para transformar dados em insights acionáveis e soluções escaláveis.

Principais Responsabilidades :

• Desenvolver e otimizar sistemas de recomendação (filtragem colaborativa, baseada em conteúdo, abordagens híbridas).
• Construir e validar modelos de previsão de séries temporais utilizando técnicas tradicionais e de machine learning (ARIMA, Prophet, LSTM, etc.).
• Implementar algoritmos de boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost) e árvores de decisão para diversas tarefas de aprendizado supervisionado.
• Colaborar com engenheiros de dados e engenheiros de ML para implantar modelos em ambientes Azure e Databricks.
• Realizar exploração de dados, engenharia de features e avaliação de modelos.
• Apresentar descobertas e modelos de forma clara para públicos técnicos e não técnicos.
• Manter-se atualizado(a) sobre as mais recentes ferramentas e metodologias aplicadas em machine learning.

Requisitos :

• Graduação ou Mestrado em Matemática, Estatística, Física ou áreas relacionadas.
• Experiência comprovada com sistemas de recomendação e modelos de séries temporais.
• Sólido conhecimento em algoritmos de boosting e árvores de decisão.
• Proficiência em Python e bibliotecas como scikit-learn, pandas, NumPy, statsmodels.
• Experiência com serviços em nuvem Azure e Databricks.
• Forte capacidade de resolução de problemas e habilidade para trabalhar de forma independente.
• Inglês fluente (oral e escrito).